Длина текста, знаков: | 684735 |
Слов в произведении (СВП): | 102263 |
Приблизительно страниц: | 357 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.17 |
СДП авторского текста, знаков: | 63.41 |
СДП диалога, знаков: | 43.28 |
Доля диалогов в тексте: | 36.8% |
Доля авторского текста в диалогах: | 4.01% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10741 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10133 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 608 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.45 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2732.48 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 10585.10 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25052 (24.50% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77211 (75.50% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 24254 (31.41%) |
Прилагательное | 8787 (11.38%) |
Глагол | 17816 (23.07%) |
Местоимение-существительное | 9768 (12.65%) |
Местоименное прилагательное | 5035 (6.52%) |
Местоимение-предикатив | 11 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 1335 (1.73%) |
Числительное (порядковое) | 356 (0.46%) |
Наречие | 4319 (5.59%) |
Предикатив | 778 (1.01%) |
Предлог | 9384 (12.15%) |
Союз | 7957 (10.31%) |
Междометие | 1892 (2.45%) |
Вводное слово | 270 (0.35%) |
Частица | 7153 (9.26%) |
Причастие | 1467 (1.90%) |
Деепричастие | 280 (0.36%) |
Служебных слов: | 41750 (54.07%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 134.13 |
. точка | 90.82 |
- тире | 21.01 |
! восклицательный знак | 12.74 |
? вопросительный знак | 13.85 |
... многоточие | 2.08 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
!!! тройной воскл. знак | 0.05 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
" кавычка | 13.02 |
() скобки | 0.44 |
: двоеточие | 3.59 |
; точка с запятой | 0.06 |
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.